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低Token省积分查找器

低Token省积分查找器

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,将 @user_d1dd91be/find-skill-low-token 安装到你的 AI 助手中。

技能介绍

为什么要在安装前估算成本

在技能生态里选技能时,最让人犹豫的不是功能不够,而是不知道装上之后到底会花多少积分。一个看似简单的技能,可能因为上下文膨胀或执行步骤多,在运行阶段吃掉远超预期的 Token。Find Skill(省积分·低 Token)解决的就是这个问题:在真正动手安装之前,先给你一个成本参考。

它如何工作

这个技能的核心思路是"搜索 → 合并 → 估算 → 展示",而且是低 Token 优先:

  • 两步搜索:先查 WorkBuddy 内置的 Skills Market,再用官方 GitHub CLI 搜一次 GitHub。每个来源只搜一次,不反复试探。
  • 合并排序:最多保留三个候选,按功能匹配度、安全性、维护情况、依赖和热度排序,并标注来源是 WorkBuddy(Skills Market) 还是 GitHub。
  • 成本估算:展示指令 Token 估算、典型运行积分估算和外部成本。如果市场卡片没公开完整 SKILL.md,就标注 待扫描。
  • 只读获胜者:只有排在第一的候选,或者安装前,才会去读完整 SKILL.md,避免把无关内容塞进上下文。

需要注意的边界

所有数字都是规划估算,不是精确账单。WorkBuddy 并没有公开完整的结算公式,所以不要把它当成实际扣费凭证。另外,如果内置市场搜索不可用,它只会简短说明然后继续走 GitHub,不会用未公开的 HTTP 端点绕过限制。只有用户明确要求安装时,它才会执行安装流程,并避免覆盖已有技能。

这个技能适合在你需要从多个来源挑选技能、又对成本敏感的场景下使用。如果你只是想看某个明确技能的文档,它不会重复你已经拿到的信息。

使用场景

  • 接入新 Agent 能力时,需从 WorkBuddy 和 GitHub 寻找匹配技能,并对比预估的指令与运行积分消耗。
  • 面对多个功能相似的技能候选,需在安装前查看安全性、维护状态和依赖情况,避免引入高风险包。
  • 模型上下文预算有限时,寻找技能并仅读取排名第一候选的完整文档,以控制检索带来的 Token 消耗。
  • 准备引入外部 GitHub 技能,但担心第三方端点,需通过官方 CLI 搜索并确认来源与安装成本。

适合人员

  • 负责企业 AI Agent 架构的技术负责人,需要在引入外部工具前评估积分成本与安全维护风险。
  • 经常在 WorkBuddy 中安装新技能以扩展工作流的开发者,需要在上下文受限时快速找到低 Token 消耗的匹配技能。
  • 为团队制定 AI 工具引入规范的管理员,需要确保所有技能均来自官方市场或 GitHub 且安装过程不覆盖现有配置。